• 学术研究 • 下一篇
左景, 石洋宇,卢树华
ZUO Jing, SHI Yangyu, LU Shuhua
摘要: 针对X光违禁品图像目标重叠遮挡、关键特征信息提取困难和复杂背景干扰等问题,提出了多分支轻量化卷积和注意力机制改进的X光违禁品检测模型。所提模型在主干网络设计空间和通道重构注意力机制(SCAM),通过对特征图在通道和空间上重组,区分特征图冗余信息和非冗余信息,加强关键特征提取并抑制背景干扰,提升模型面对复杂场景检测违禁品的能力;提出多分支轻量化卷积结构(MLCB),采用轻量化双分支和信息补偿分支共同处理特征图,降低模型参数量并防止模型预测精度下滑,提升运行效率;同时融合最小交并比(MPDIoU)损失函数和软非极大值抑制(Soft NMS)替换完全交并比(CIoU)边框回归损失函数,通过定义更加全面的交并比方式,缓解边框回归重合情况下难以优化问题,改善违禁品重叠遮挡造成的易漏检误检问题。所提模型在OPIXray、HIXray与 SIXray 等3个数据集上进行验证,mAP50分别达到了95.7%、83.7%和95.3%。实验结果表明所提方法在计算量较小的情况下,具备高精准度和强鲁棒性,可以有效解决重叠遮挡和漏报误报等问题。